Лекция "Смена парадигм в искусственном интеллекте: как реагировать?" состоится 7 июля 2023 года в Москве.
Приглашаем на лекцию энтузиастов технологий, профессионалов, работающих в области искусственного интеллекта, или просто интересующихся будущим этой области.
2022 г. стал знаковым в мире Искусственного Интеллекта, — генеративные модели (синтез текста, изображений, видео и т.д.) начали форсированно доходить до конечных непрофильных специалистов как конечные и самодостаточные IT-продукты. Если ранее модели машинного обучения, преимущественно выполняя задачи автоматизации, неявно создавали добавочную стоимость сервису или продукту, и далеко не всегда пользователь был осведомлен о наличии ИИ под капотом, то сейчас модель ИИ как конечный сервис бьет все рекорды по метрике набора первого миллиона уникальных пользователей, доведя это число до масштабов “неделя и менее” (модель Kandinsky 2.1 набрала первый миллион пользователей за 4 дня). Появление генеративного ИИ сопровождается сменой в ряде парадигм: уход от узкоспециализированных моделей к универсальным, уход от одной модальности к мультимодальности и т.д. Как на это можно реагировать и что из этого можно потенциально получить в прикладной плоскости? В докладе будет сделана попытка дать ответы на эти вопросы.
Москва, Раменский бульвар, 1, этаж 1, Кластер "Ломоносов"Смена парадигм в искусственном интеллекте: как реагировать?
Дата проведения: 07.07.2023. Начало в 13:30
Место проведения: Москва, Раменский бульвар, 1, этаж 1, Кластер "Ломоносов"
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
Лекция "Смена парадигм в искусственном интеллекте: как реагировать?" состоится 7 июля 2023 года в Москве.
Приглашаем на лекцию энтузиастов технологий, профессионалов, работающих в области искусственного интеллекта, или просто интересующихся будущим этой области.
2022 г. стал знаковым в мире Искусственного Интеллекта, — генеративные модели (синтез текста, изображений, видео и т.д.) начали форсированно доходить до конечных непрофильных специалистов как конечные и самодостаточные IT-продукты. Если ранее модели машинного обучения, преимущественно выполняя задачи автоматизации, неявно создавали добавочную стоимость сервису или продукту, и далеко не всегда пользователь был осведомлен о наличии ИИ под капотом, то сейчас модель ИИ как конечный сервис бьет все рекорды по метрике набора первого миллиона уникальных пользователей, доведя это число до масштабов “неделя и менее” (модель Kandinsky 2.1 набрала первый миллион пользователей за 4 дня). Появление генеративного ИИ сопровождается сменой в ряде парадигм: уход от узкоспециализированных моделей к универсальным, уход от одной модальности к мультимодальности и т.д. Как на это можно реагировать и что из этого можно потенциально получить в прикладной плоскости? В докладе будет сделана попытка дать ответы на эти вопросы.
